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基于Focal Loss改进的GBDT模型对天津强对流灾害的预报 被引量：4
1
作者 路志英 汪永清 +1 位作者 孙晓磊 贾惠珍 《灾害学》 CSCD 北大核心 2020年第3期34-37,50,共5页
强对流灾害是气象研究的重点,不准确的强对流灾害天气预报往往给人们的安全以及社会经济造成影响。该文利用天津2006-2018年的地面气象观测站点的地面物理场数据,筛选出强对流灾害性天气过程,对天津强对流灾害天气进行研究。首先对地面... 强对流灾害是气象研究的重点,不准确的强对流灾害天气预报往往给人们的安全以及社会经济造成影响。该文利用天津2006-2018年的地面气象观测站点的地面物理场数据,筛选出强对流灾害性天气过程,对天津强对流灾害天气进行研究。首先对地面站点获取的数据通过主成分分析方法进行降维,然后构建基于Focal Loss改进的GBDT模型,最后通过五折交叉验证的方式进行训练与测试。结果表明,该模型对强对流灾害天气预报的命中率、误警率和临界成功指数上都有较好的表现,可为天津强对流天气的预报提供有效的依据。 展开更多
关键词 强对流灾害 主成分分析 Focal Loss GBDT模型 交叉验证
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天津沿海一次强降水超级单体环境条件及结构分析 被引量：2
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作者 靳振华 易笑园 +2 位作者 孙晓磊 刘一玮 李钢 《暴雨灾害》 2019年第6期606-614,共9页
2016年7月24日下午,天津大港地区出现极端强降水,最大雨强为95.0 mm·h-1,突破了当地近10 a以来的极值。利用逐分钟加密自动站、探空、雷达、微波辐射计等多种观测资料,对造成此次短时强降水超级单体雷暴的生成环境及结构进行了定... 2016年7月24日下午,天津大港地区出现极端强降水,最大雨强为95.0 mm·h-1,突破了当地近10 a以来的极值。利用逐分钟加密自动站、探空、雷达、微波辐射计等多种观测资料,对造成此次短时强降水超级单体雷暴的生成环境及结构进行了定性和定量分析,结果表明:(1)超级单体的演变过程为,地面辐合线触发了雷暴生成,雷暴形成的冷池出流边界触发新雷暴生成,新雷暴不断合并、发展、加强为超级单体。(2)极端强降水发生之前3 h,来自渤海的海风具有冷湿性质,它起到"冷垫"和输送水汽的作用。(3)超级单体表现为高质心发展,其强回波核由低到高向右侧偏移,有界弱回波区、后侧入流缺口及悬垂结构明显,弱中气旋维持4个体扫,且旋转速度为16 m·s-1,核区直径为40 km,伸展高度为13 km,始终处在强降水的包裹中。雷达回波参数V50(反射率大于等于50 dBz的体积)达到最大值之前,回波变率参数FV50(50 dBz回波体积6 min的变化)出现了"突降",这对单体即将发展有预警意义。(4) 6 min内强降水量与低层水汽密度垂直递减率、单体有效厚度和有效面积有较好的对应。 展开更多
关键词 强降水 超级单体 地面辐合线 冷池 回波参数 水汽垂直递减率
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绥中36号海上石油平台站业务化评估及其风速资料的质量检测 被引量：1
3
作者 司鹏 朱男男 +1 位作者 苏杭 梁冬坡 《海洋预报》 CSCD 北大核心 2019年第1期27-36,共10页
选取海上A平台54646为参考站,通过差值对比、趋势对比以及风向相符率对绥中36号石油平台站54553运行以来的观测资料进行了分析,以此为例来说明天津建设的环渤海海域石油平台站的业务化评估过程。采用气候学界限值、内部一致性、持续性... 选取海上A平台54646为参考站,通过差值对比、趋势对比以及风向相符率对绥中36号石油平台站54553运行以来的观测资料进行了分析,以此为例来说明天津建设的环渤海海域石油平台站的业务化评估过程。采用气候学界限值、内部一致性、持续性、时间一致性及空间一致性等检查方法对该站2017年定时2 min风速和极大风速数据进行了初步质量检测,并且还通过环渤海地区2017年冬半年的较强冷空气过程,对该站观测到的风速数据进行了进一步验证。结果表明:54553站观测的各气象要素值表现合理,具有一定的局地天气气候代表性,能够投入海洋气象预报、近海风能资源评估等业务使用。同时,该站观测的风速资料质量相对较好,为环渤海海洋气象预报服务增添了新的数据保障。 展开更多
关键词 石油平台站 业务化评估 观测的风速资料 质量检测
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SAR重构分辨率对海冰侧向融化量预测影响研究
4
作者 谢涛 艾润冰 +1 位作者 王彦 刘彬贤 《海洋学报》 CAS CSCD 北大核心 2021年第7期173-182,共10页
利用RADASAT-2的海冰SAR图像,分别采用Prewitt、Sobel和Canny边缘检测算子计算图像范围内的海冰周长,分析不同图像分辨率、不同边缘检测算子分别对周长计算结果产生的影响。结合冰层侧向融化速率参数化方案进行了海冰侧向融化温度敏感... 利用RADASAT-2的海冰SAR图像,分别采用Prewitt、Sobel和Canny边缘检测算子计算图像范围内的海冰周长,分析不同图像分辨率、不同边缘检测算子分别对周长计算结果产生的影响。结合冰层侧向融化速率参数化方案进行了海冰侧向融化温度敏感性模拟实验,分析了图像重构分辨率对海冰侧向融化结果的影响。结果表明:海冰破碎程度不同时,对应不同的最佳边缘检测算子和最佳分辨率;仅考虑侧向融化时,随着温度升高,3种算子模拟的海冰面积融化趋势基本一致,均呈指数型增加,Prewitt算子模拟效果最好,对应的最佳重构分辨率为30 m×30 m、65 m×65 m和155 m×155 m。 展开更多
关键词 SAR 海冰侧向融化 重构分辨率 边缘检测
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基于深度学习的短时强降水天气识别 被引量：18
5
作者 路志英 任一墨 +1 位作者 孙晓磊 贾惠珍 《天津大学学报（自然科学与工程技术版）》 EI CSCD 北大核心 2018年第2期111-119,共9页
气象预报人员面临的问题之一是如何准确有效地识别短时强降水天气.短时强降水是一种主要由强对流天气形成的气象灾害,产生原因与空气湿度、大气中的水分以及温湿等物理量参数有关,由此提出基于物理量参数和深度学习模型DBNs的短时强降... 气象预报人员面临的问题之一是如何准确有效地识别短时强降水天气.短时强降水是一种主要由强对流天气形成的气象灾害,产生原因与空气湿度、大气中的水分以及温湿等物理量参数有关,由此提出基于物理量参数和深度学习模型DBNs的短时强降水天气识别模型.首先,利用SMOTE算法人工合成短时强降水少数类(相对于非短时强降水天气类)样本,调整原始数据集不均衡分布问题;然后通过含有高斯玻耳兹曼机的深度学习模型对地面大气监测站逐小时加密的观测量,以及常用于天气预报分析的物理量等低层特征构造出抽象的高层特征,发现数据特征内在关系;最后实现了DBNs短时强降水的自动识别模型.结果表明,该方法能够较为准确地识别短时强降水,对于短时强降水的命中率、误警率和临界成功指数,都有着较好的表现. 展开更多
关键词 短时强降水 物理量计算 SMOTE算法 深度学习
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